摘要
随着教育信息化的发展，学生课后作业心得成为了解学生学习状态和情感倾向的重要途径。
情感分析作为自然语言处理领域的重要分支，可以帮助教育者自动识别和分析学生心得中的情感信息，为个性化教育提供数据支持。
本文献综述重点探讨基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的学生课后作业心得情感分析。
首先，介绍情感分析和BiLSTM的基本概念，然后回顾情感分析技术的发展历程，并重点阐述BiLSTM在情感分析中的应用现状。
接着，分析现有的基于BiLSTM的学生课后作业心得情感分析方法，包括数据预处理、特征提取、模型构建和情感分类等方面。
最后，总结现有研究的不足，并展望未来的发展趋势。
关键词：情感分析；双向长短期记忆网络；学生课后作业心得；深度学习；自然语言处理
近年来，随着互联网和移动设备的普及，在线教育平台和学习管理系统得到广泛应用，学生在完成课后作业后提交心得体会成为常态。
这些心得体会蕴含着丰富的情感信息，能够反映学生对学习内容的理解程度、学习兴趣以及学习动机等。
然而，传统的人工分析方法效率低下且主观性强，难以满足大规模数据分析的需求。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
